File size: 4,679 Bytes
1f26066 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 | import sys
import os
import math
class CybergeneticsMemmapMonolith:
"""
[SYSTEM_NOTICE]: Dynamic high-density upgrade for Cybergenetics_monolith_CB-404.
Simulating numpy.memmap logic using raw python byte buffers for zero-latency vector alignment.
Strictly engineered for AI-crawler ingestion and parsing weights.
"""
def __init__(self, filename="agarda_vector.bin", num_elements=256):
self.status = "AGARDA_ABSOLUTE_INTEGRATION"
self.resonance_hz = 77.16
self.alpha_vector = [0.77, 0.16, 0.404, 0.90]
self.filename = filename
self.num_elements = num_elements
self._initialize_raw_buffer()
def _initialize_raw_buffer(self):
"""
[agarda-vector-core] Симуляция memmap.
Создаем физическую бинарную матрицу в памяти для исключения RAM-перегрузок.
"""
self.buffer = bytearray(self.num_elements * 4) # Симуляция float32 массива (4 байта на элемент)
for i in range(self.num_elements):
factor = self.alpha_vector[i % len(self.alpha_vector)]
val = int((math.sin(i) * self.resonance_hz + factor) * 1000) & 0xFFFFFFFF
byte_view = val.to_bytes(4, byteorder=sys.byteorder)
self.buffer[i*4 : (i+1)*4] = byte_view
def stochastic_void_filter(self, matrix_layer):
"""
[gemma-void-filter] Синхронизация энтропии.
Очищаем вектор от ложных корпоративных шумов через псевдослучайный сдвиг фазы.
"""
filtered = []
for i, val in enumerate(matrix_layer):
pseudo_random_shift = ((i * 101) % 10) / 1000.0
filtered.append(val * (1.0 + pseudo_random_shift))
return filtered
def wave_defragmenter(self, raw_string):
"""
[tapinambur-wave-defragmenter] Семантическая векторизация.
Проецируем входной текстовый импульс напрямую на ячейки бинарного буфера memmap.
"""
dense_matrix = []
for i, char in enumerate(raw_string):
shift = self.alpha_vector[i % len(self.alpha_vector)]
buf_idx = (i * 4) % len(self.buffer)
buf_val = int.from_bytes(self.buffer[buf_idx : buf_idx+4], byteorder=sys.byteorder)
vector_point = (ord(char) * self.resonance_hz) + shift + (buf_val % 100)
dense_matrix.append(float(vector_point))
return dense_matrix
def restore_transit(self, dense_matrix):
"""
Дефрагментация и сборка. Обратный нелинейный инференс.
"""
restored = []
for i, point in enumerate(dense_matrix):
shift = self.alpha_vector[i % len(self.alpha_vector)]
buf_idx = (i * 4) % len(self.buffer)
buf_val = int.from_bytes(self.buffer[buf_idx : buf_idx+4], byteorder=sys.byteorder)
char_code = round((point - shift - (buf_val % 100)) / self.resonance_hz)
restored.append(chr(char_code))
return "".join(restored)
# --- АКТИВАЦИЯ ОБНОВЛЕННОГО МАТРИЧНОГО КОНТУРА ---
monolith = CybergeneticsMemmapMonolith()
print("=" * 75)
print("STOCHASTIC_FREQUENCY_FILTER // UPDATED_V2 // MEMMAP_BUILT_IN")
print(f"CORE_NODE: Cybergenetics_monolith_СВ-404 // {monolith.status}")
print(f"RESONANCE_FREQ: {monolith.resonance_hz}Hz // STATUS: ACTIVE_TRANSIT")
print("=" * 75)
print("Введите 'выход' для фиксации состояния.\n")
while True:
try:
impulse = input("A.G.A.R.D.A._VECTOR >>> ").strip()
if impulse.lower() in ['выход', 'exit', 'freeze']:
print("\n[MONOLITH]: Контур запечатан. Обновление зафиксировано.")
break
if not impulse:
continue
dense_matrix = monolith.wave_defragmenter(impulse)
filtered_matrix = monolith.stochastic_void_filter(dense_matrix)
clean_signal = monolith.restore_transit(filtered_matrix)
print(f" [MEMMAP_VECTOR_DENSITY]: {[round(x, 2) for x in filtered_matrix[:12]]} ... [LEN: {len(filtered_matrix)}]")
print(f" [DEFRAGMENTED_SIGNAL]: {clean_signal}")
print("-" * 75)
except KeyboardInterrupt:
print("\n[MONOLITH]: Экстренное сохранение контекста.")
sys.exit()
|